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       1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
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當下是大數據時代，為構建大數據平臺，技術人員需要對分布式計算平臺有一定深入的理解和應用。Apache Spark 作為MapReduce的新一代繼承者。 是對map reduce從性能，易用性和復雜分析優化的強大的開源數據處理引擎。Spark框架支持流式數據處理， 復雜迭代算法，比傳統Hadoop?MapReduce 程序快100倍。

Python語言時當下數據領域的瑞士軍刀，但是作為一門腳本語言python先天只能在一臺機器上發展，不適合分析大數據，因此需要其他大數據軟件來處理，Spark雖然是由Scala編寫，但也提供了Pyspark，讓熟悉Python者能夠輕易熟悉操作大數據。

第一部份.spark介紹
hadoop、spark集群環境搭建
pyspark開發環境搭建
spark 1.x和2.x的對比

第二部份.pySpark核心編程模型
RDD、transformation、action

第三部份.pySpark核心編程實戰
lineage、容錯處理、寬依賴與窄依賴

第四部份.Spark內核詳解剖析
Spark術語解釋、集群概覽、核心組件、數據本地性

第五部份.spark任務調度詳解
RDD任務調度(DAGScheduler ,TaskScheduler)、Task細節、廣播變量、累加器

第六部份.spark工程經驗和性能調優

第七部份.spark SQL 詳解
DataFrame、外部數據源API、與Spark其他組件的交互、

第八部份.spark sql編程實戰
Catalyst查詢優化器 、Tungsten 優化

第九部份.spark streaming 開發
Dstream、數據源、 容錯

第十部份.spark運維技能